AIによる解決案

これまで蓄積された図面（紙媒体、PDFファイル、CADデータなど）をAIにより解析し、見た目の類似性とその図面に紐づくメタ情報（図番、サイズ、材質、見積金額など）をデータベースで管理します。

新たな図面の見積に先立って、データベースに対して類似図面を検索すると、見た目が似ている図面をデータベースから抽出し、類似度（類似性を数値化）によってランキング表示します。検索結果にはメタ情報も表示されるので、当時の見積金額などの確認も可能です。

AIによる解決案

切削工具先端の摩耗状態の画像を数多く撮像し、その画像をAIで機械学習（※１） させることにより、熟達者と同レベルの交換判断を可能とします。このとき、加工不適となった工具を捨てることなく集めておくことで、一度学習したAIを再度学習する際に利用し、さらなる精度向上が見込まれます。

※１） この場合の機械学習とは、人間の脳構造をソフトウェアで模した「ニューラルネットワーク」を何層にも重ね合わせた「ディープニューラルネットワーク」 を学習させること

AIによる解決案

実はアンケート結果には宝が埋まっています。それは特に自由回答欄 （※１） に多く含まれています。
この自由回答欄を自然言語処理による解析を行い、その解析結果と選択肢回答欄（※２） の回答結果を組合せることで、アンケートに含まれている回答者の本音にとどまらず、集計結果全体の特徴・傾向が浮き彫りになります。

ある自治体の住民アンケート解析では「友人がいる男性」「友人がいる女性」「友人がいない男性」「友人がいない女性」では、「友人がいない男性」とその他の3つのグループの回答傾向がかけ離れた結果になりました。そのため、自治体に対して「友人がいない男性」について何らかの施策の検討が必要であると提案した事例があります。

また、このとき回答結果と4つグループを二次元上に同時プロットすることで、回答傾向がひと目で分かる工夫をしました。

※１） 「ご意見・ご感想などあればご自由に記載ください」などのタイトルで自由に記入する欄
※２） 「とても良い・良い・普通・悪い・とても悪い」などを選択する欄